The Abundance and Persistence of Plunging Flows in Bedrock Canyons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Landscape scale bedrock erosion is the integration of bedrock erosion at the reach scale, which is driven by particle impacts from sediment transport caused by near‐bed hydraulics. Plunging flow hydraulics have been identified in bedrock canyons and cause velocity profile inversions, which enhance near‐bed velocities, sediment transport, and the potential for bedrock erosion. Observations of plunging flows are limited, and the frequency and statistical properties of this hydraulic phenomenon have not been investigated. Here, we define metrics to identify velocity inversions and use them to detect instances of plunging flows through a 375 km reach of the Fraser River where channel morphology is controlled by bedrock. Isolated plunging flows are identified as well as plunging flow complexes where a series of plunges cause the core of maximum velocity to remain depressed in the water column for a prolonged distance. A significant relationship between plunging flows and bedrock exposure is identified, and plunging flows occupy more than half of the bedrock confined reaches. Stronger plunging flows are correlated with deeper and narrower channels with higher maximum shear stresses. Plunging flows are also concentrated in steeper reaches, which likely represent knickzones in the river profile. We use particle abrasion‐based bedrock erosion models to show that plunging flows drive reach‐scale incisions in bedrock rivers, creating deep bedrock pools. These pools dominate the incision into the bedrock, which sets the base level for their drainage areas and in turn sets the pace of landscape evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».